
import Head from 'next/head'

<Head>
  <script>
    {
      `(function() {
         var _hmt = _hmt || [];
(function() {
  var hm = document.createElement("script");
  hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?e60fb290e204e04c5cb6f79b0ac1e697";
  var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; 
  s.parentNode.insertBefore(hm, s);
})();
       })();`
    }
  </script>
</Head>

![LangChain](https://pica.zhimg.com/50/v2-56e8bbb52aa271012541c1fe1ceb11a2_r.gif)





Weaviate[#](#weaviate "跳转到本标题的永久链接")
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本页面介绍如何在LangChain中使用Weaviate生态系统。

Weaviate是什么？

**Weaviate简介：**

* Weaviate是一种开源的向量搜索引擎数据库。

* Weaviate允许您以类似于类属性的方式存储JSON文档，并将机器学习向量附加到这些文档中，以在向量空间中表示它们。

* Weaviate可以独立使用（即带上您的向量)，也可以与各种模块一起使用，这些模块可以为您进行向量化并扩展核心功能。

* Weaviate具有GraphQL-API，可以轻松访问您的数据。

* 我们的目标是将您的向量搜索设置投入生产，以在数毫秒内查询（请查看我们的[开源基准测试](https://weaviate.io/developers/weaviate/current/benchmarks/)，以查看Weaviate是否适合您的用例)。

* 在不到五分钟的时间内，通过[基础入门指南](https://weaviate.io/developers/weaviate/current/core-knowledge/basics)了解Weaviate。

**详细了解 Weaviate：**

Weaviate 是一款低延迟的矢量搜索引擎，支持不同媒体类型（文本、图像等)。它提供语义搜索、问答提取、分类、可定制模型（PyTorch/TensorFlow/Keras)等功能。Weaviate 从头开始使用 Go 构建，存储对象和向量，允许将矢量搜索与结构化过滤和云原生数据库的容错性相结合。它可以通过 GraphQL、REST 和各种客户端编程语言进行访问。

安装和设置[#](#installation-and-setup "Permalink to this headline")
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* 使用 `pip install weaviate-client` 安装 Python SDK。

包装器[#](#wrappers "Permalink to this headline")
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### 向量存储[#](#vectorstore "Permalink to this headline")

存在一个 Weaviate 索引的包装器，可以将其用作向量存储，无论是用于语义搜索还是示例选择。

导入此向量存储：

```python
from langchain.vectorstores import Weaviate

```

有关 Weaviate 包装器的详细演练，
请参见 [此教程]("../modules/indexes/vectorstores/examples/weaviate")

